京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
这是一篇帮你快速掌握数据分析的文章
1、为什么要注重数据分析?
我们为什么要注重数据分析,对此我的想法是:
A、有效避免拍脑袋、主观臆想;
B、为决策提供支撑,更能说服人;
C、通过数据分析,可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。
知乎用户@绡页的答案很简单,但却一语中的:
“知错能改,善莫大焉”——可是错在哪里,数据分析告诉你。
“运筹帷幄之中,决胜千里之外”——怎么做好“运筹”,数据分析告诉你。
“以往鉴来,未卜先知”——怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你。
2、数据分析的逻辑
一般而言,数据分析的逻辑是:先梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑),界定出关键用户行为和数据,分析数据找到问题,思考解决方案。
比如某电商做了一个专题活动,但效果却并不理想,现在需要寻找原因,那么它的逻辑就大致是:首先梳理用户消费流程:专题活动页面——商品页面——下单购买,或者是通过搜索/导航——商品页面——下单购买;然后界定出关键的用户行为:打开专题页或通过搜索导航、进入商品页面、点击购买、下单等;再然后确认是用户的哪个行为数据是否有异常的地方,也就是找到问题所在;最后就是思考怎样去解决这个问题。
3、数据分析的方法
在数据来源正确的前提下,数据分析的方法可以分为定性分析和定量分析。
定性分析,就是对事物的性质作出判断,究竟它“是什么”。比如最近某一个产品的用户活跃度大幅度提升,而结合该款产品最近的更新情况可知,用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
定量分析,是指对事情的数量做出统计,衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程,这一优化的效果是怎样的,带来了多少新注册用户,增长率是多少。
在《增长黑客》中有一段对数据分析的精彩论述,其中也有提到定性分析和定量分析的关系:
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合,不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设,最终抽丝剥茧,逐渐接近真相。数据是相互印证的,彼此之间有如通过无形的网络纵横连接,只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。通过数据分析得出的结论,应当能反推出其他数据,或是与其他数据分析得出的结果相一致。例如,假设某日在线订餐网站的数据量猛升,猜测与天气阴雨、用户窝在办公室或家中不愿出门有关,那么就应当去翻查近期之内网站在阴雨天期间的访问数据,看是否出现了类似的攀升。
4、数据分析的流程
就我自己亲身工作经历而言,数据分析的流程应该是:
明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
明确目的:清楚并理解此次分析的目的是什么,比如寻找某地城市的流量锐减的原因,这个很多时候是建立在你对业务逻辑/流程的理解,如果不了解的话,你所做的不是数据分析,顶多就是个数据整理的工作。而这就要求先确认分析维度,包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响(是否有其他需求上线?能否取到准确来源的数据?时间范围的数据是否出现数据问题?)
拉取数据:很多时候我们需要自己动手从数据库里拉取相关数据,在拉取数据时,需要注意以下几点:能在数据库里处理的,就不要拉到excel中处理;语句是否完整:引号、分号、group by;条件限制是否准确:时间、平台、页面、类别、是否去重、是否清洗;语句逻辑是否正确;所取时间段数据是否不受外界因素影响等等。
处理数据:保存拉取出来的数据作为原始数据,保留相应的语句;掌握常用函数(Vlookup、sum、Average、if、If error);当你认为所需要做的事情特别繁琐时,找人问;或者将你的问题清楚表述,然后百度,你要相信,你所遇到的问题别人很有可能早就遇到过。
至于寻找异常点、得出结论这两步,则是需要结合具体的业务才能进行,而验证结论,则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性,我觉得找老大review是最简单最暴力的一种方式。
5、其他
A、如我们所知,对待数据一直以来都有不同的态度,有的人做任何决策都希望能够有数据作为支撑,同样有的人追求的是对人性的洞察,追求的是对未来的预见。在我的理解范围内,这两者本质上并没有直接对立的成分在,没必要将两者对立起来,我们唯一要关注的东西就是实现目的。在关注目的/结果的时候,我们就会很清晰的明了,不管是数据流还是人性派,都只是手段,清楚目的所在,就不会轻易因为数据不好看就放弃某个决策,也不会固执坚持某个观点。
B、关于数据敏感:很多人在我面前说自己对数据敏感时,我每次都不以为意。因为我觉得数据敏感这个实际上是个伪概念,它更多的是一种(多接触数据之后的)结果,而非能力,尤其不是那种靠天赋的能力。如果非要说是一种能力,在我的理解范围内,我觉得数据敏感是一种建立在对业务足够理解的前提下,并且可以通过足够的训练获得的能力。没错,我想说的时候:不谈对业务的理解,只谈数据,我觉得这是在耍流氓。
C、数据的根本用途就是提供决策依据,减少不确定性。现在人们的决策,大多数是靠感觉,靠跟风,靠个人经验,只有很少部分是客观数据分析。数据,提供了一种更为可靠的决策依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26